第17回情報論的学習理論ワークショップ(IBIS2014)
【 第19回情報論的学習理論と機械学習(IBISML)研究会 】


お知らせ

開催概要

  • 開催日程:2014年11月16日(日)~19日(水)
    • チュートリアル:11月16日(有料)
    • 一般講演:11月17日〜19日(無料;ただし資料は有料)
  • 開催場所(チュートリアルとワークショップで会場が異なりますのでご注意下さい
  • 共催(順不同)
    • 電子情報通信学会 情報論的学習理論と機械学習(IBISML)研究会
    • 統計数理研究所
    • 名古屋大学 情報科学研究科
    • 名古屋工業大学
  • プログラム電子情報通信学会のサイト
  • 協賛(順不同)
    • 一般社団法人情報処理学会
    • 一般社団法人人工知能学会
    • 応用統計学会
    • 日本行動計量学会
    • 公益社団法人計測自動制御学会
    • システム制御情報学会
    • 日本ロボット学会
    • 日本音響学会
    • 日本神経回路学会
    • IEEE Information Theory Society, Japan Chapter
    • IEEE Computational Intelligence Society Japan Chapter

開催趣旨

「温故知新:機械学習の新たな地平」

情報論的学習理論ワークショップ (IBIS,Information-based Induction Sciences)
は機械学習に関する日本最大の学際的フォーラムであり,初回の1998年から数え今年で第17回目を迎えます.IBISは機械学習および統計学,情報理論といったその関連諸分野と連携し,学習と推論を用いた情報処理技術の発展に資する議論の場を提供してまいりました.近年ではアカデミック領域だけにとどまらず,ビジネス応用・社会応用とも直結した意見交換が活発になされております.

データ科学の重要性が広く社会に認識されてきた昨今,機械学習技術も新たな進化が求められています.しかし,新しい技術進歩は,いかなる分野であろうとも先人による知恵の積み上げなしには成し遂げられません.機械学習も例外ではなく,統計学・情報理論・人工知能・最適化といった様々な分野の知見を最大限活用して発展してまいりました.年々目新しい技術が開発されている一方で,その本質においては昔からの知見が活きていることは珍しくありません.実際,深層学習に代表されるように技術の明確な「リバイバル」を我々は何度も目にしております.しかし,我々の持てる知恵をいかにして活用し,新しい概念を打ち立てればよいかは,どの時代においても難しい問題であります.

機械学習における基礎技術の発展に,現在我々は何ができるでしょうか.その問に答えるため,今年は「温故知新:機械学習の新たなる地平」というテーマのもと,現在我々はいかなる問題に直面していて,その解決に向けてどのような技術が利用可能であるかを議論し,今後の機械学習分野に必要な考え方および展望を明らかにしてゆきたいと思います.

実行委員

  •  実行委員長: 竹内一郎(名古屋工業大学)
  •  実行副委員長: 金森敬文(名古屋大学)
  •  プログラム委員長: 鈴木大慈(東京工業大学)
  •  チュートリアル担当委員: 持橋大地(統計数理研究所)
  •  プログラム委員(50音順)
    •   石黒勝彦(NTT)
    •   烏山昌幸(京都大学)
    •   佐久間淳(筑波大学)
    •   佐藤一誠(東京大学)
    •   田部井靖生(科学技術振興機構)
    •   林浩平(情報学研究所)
    •   松尾豊(東京大学)